Tipos de filme de Anne Hathaway

## ANTES DE USAR
# Para criar data/movies.csv
import_data("anne_hathaway") # ou com o ator/atriz que você escolher

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i `box_office = as.numeric(gsub("[$|M]", "", box_office))`.
i NAs introduced by coercion

filmes = read_imported_data("anne_hathaway")

Descrição

Nessa análise, iremos explorar dados acerca das atuações de Anne Jacqueline Hathaway, uma das atrizes norte-americanas mais bem paga do mundo.

A partir das avaliações sobre os filmes de Anne Hathaway, vamos analisar os tipos de filmes nos quais ela atuou.

Avaliação rotten tomatoes

Inicialmente iremos analisar a avaliação da crítica através de dados extraídos do RottenTomatoes

Avaliação no decorrer do tempo

O gráfico abaixo mostra que a maioria dos filmes Anne Hathaway teve menos 60% de boas avaliações, o que significa que são classificados como mancha do tomate verde (exibida para indicar um filme não tão bem avaliado).

p = filmes %>% 
    ggplot(aes(x = ano, y = avaliacao, label = filme)) + 
    geom_point(size = 4, color = paleta[2]) + 
        labs(x = "Ano", y = "Avaliação") +
    scale_y_log10()

ggplotly(p)

Possíveis grupos por avaliação

Ao analisar o próximo gráfico, podemos confirmar a impressão anterior.

p = filmes %>% 
    ggplot(aes(x = "", y = avaliacao, text = paste("Filme:",filme,
                            "\nAvaliação:",
                            avaliacao,"m"))) + 
    geom_jitter(width = .05, alpha = .4, size = 3, color = paleta[5]) + 
    labs(x = "", y="Avaliação")
ggplotly(p, tooltip="text")

NA

Quantidade de filmes por intervalo de avaliação

No histograma podemos ver que pelo menos 5 filmes tiveram certificado Fresh do Rotten Tomatoes, o que significa que 75% dos comentários são positivos e teve no mínimo 5 avaliações dos principais críticos do Rotten Tomatoes.

filmes %>% 
    ggplot(aes(x = avaliacao)) + 
    geom_histogram(binwidth = 10, boundary = 0, fill = paleta[3], color = "black") + 
    geom_rug(size = .5) 

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  font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y,  :
  font family not found in Windows font database
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  font family not found in Windows font database
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  font family not found in Windows font database
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  font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y,  :
  font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y,  :
  font family not found in Windows font database
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  font family not found in Windows font database

Sucesso de público (bilheteria)

A seguir, vamos analisar como foram os indicadores de bilheteria dos filmes em que Anne Hathaway participou:

A bilheteria no decorrer dos anos

No gráfico abaixo podemos ver que a maioria dos filmes teve bilheteria abaixo de 100 milhões.

p = filmes %>% 
    ggplot(aes(x = ano, y = bilheteria, label = filme)) + 
    geom_point(size = 4, color = paleta[2]) + 
    labs(x = "Ano", y="Bilheteria") +
    scale_y_log10()

ggplotly(p)

Possíveis grupos por bilheteria

Já no próximo gráfico abaixo, podemos ver que apenas um filme teve bilheteria acima de 300 milhões.

p = filmes %>% 
    ggplot(aes(x = "", y = bilheteria, text = paste("Filme:",filme,
                            "\nBilheteria:",
                            bilheteria,"m"))) + 
    geom_jitter(width = .05, alpha = .4, size = 3, color = paleta[5]) + 
    labs(x = "", y="Bilheteria")
ggplotly(p, tooltip="text")

Quantidade de filmes por intervalo de arrecadação

No histograma abaixo, é possível concluir também que apenas 2 filmes tiveram arrecadação acima da mediana (150 milhões) e que cerca de 24 filmes tiveram arrecadação igual ou abaixo de 150 milhões.

filmes %>% 
    ggplot(aes(x = bilheteria)) + 
    geom_histogram(binwidth = 15, fill = paleta[2], color = "black") + 
    geom_rug(size = .5) 

Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y,  :
  font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y,  :
  font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y,  :
  font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y,  :
  font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y,  :
  font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y,  :
  font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call(C_textBounds, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y,  :
  font family not found in Windows font database
Warning in grid.Call.graphics(C_text, as.graphicsAnnot(x$label), x$x, x$y,  :
  font family not found in Windows font database

Agrupamento

Para entender melhor como se classificam os filmes interpretados por Anne Hathaway, vamos dividi-los em grupos através das variáveis avaliação e bilheteria.

Normalização das variáveis

Agora vamos normalizar as estatísticas descritivas abaixo:

normal = filmes %>% 
    mutate(bilheteria_normalizada = as.vector(scale(log10(bilheteria))), 
           avaliacao_normalizada = as.vector(scale(avaliacao)))
summary(normal %>% select(bilheteria_normalizada, avaliacao_normalizada))

 bilheteria_normalizada avaliacao_normalizada
 Min.   :-2.1907        Min.   :-1.70554     
 1st Qu.:-0.6515        1st Qu.:-0.87913     
 Median : 0.3069        Median :-0.09303     
 Mean   : 0.0000        Mean   : 0.00000     
 3rd Qu.: 0.7713        3rd Qu.: 0.84424     
 Max.   : 1.5135        Max.   : 1.43885     

Agrupamento K-means

Com a execução do Gap Statics é possível perceber que o melhor valor para o K é 5. Logo, assumindo assim esse valor, executamos o algoritmo do k-means.

set.seed(12345)
n_clusters = 4
cluster = normal %>% 
    select(bilheteria_normalizada, avaliacao_normalizada) %>% 
    kmeans(centers = n_clusters, nstart = 20)
agrupado = cluster %>% 
    augment(normal)
p1 = agrupado %>% 
    ggplot(aes(x = avaliacao, y = bilheteria, color = .cluster, label=filme))  + 
    geom_point(size = 3)+
    scale_y_log10()

ggplotly(p1)

Assim, podemos concluir que existem 4 categorias de grupos de filmes em Anne Hathaway interpretou:

• Baixa avaliação e baixa bilheteria: o grupo contém o filme com bilheteria mais baixa, “The Other Side of Heaven”. Além disso, contém mais 6 filmes (“Serenity”, “One day”, Becoming Jane“,”Ella Enchanted“,”Love & Other Drugs" e “Hoodwinked”.
• Baixa avaliação e alta bilheteria: nessa categoria temos o filme “Bride Wars”, que teve a menor avaliação. Nesse grupo há também os filmes “The Hustle”, “Valentine’s Day”, “The Princess Diaries 2: Royal Engagement” e “Alice Through the Looking Glass”.
• Alta avaliação e baixa bilheteria: esse grupo contém o filme mais bem avaliado da carreira de Anne Hathaway, “Dark Waters”. Contém ainda os filmes “Rachel Getting Married”, “The Dark Knight Rises”, “Colossal” e “Nicholas Nickleby”
• Alta avaliação e alta bilheteria: nesse grupo temos o filme com maior bilheteria estrelado por Anne, “Alice in Wonderland”. Há ainda “The Princess Diaries”, “Get Smart”, “The Intern”, “Les Misérables”, “Ocean’s 8”, “Interstellar”, “The Devil Wears Prada” e “Brokeback Mountain”